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基于转移的神经网络哈萨克语句法分析
被引量:
1
1
作者
白雅雯
古丽拉·阿东别克
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第24期159-163,共5页
为了进一步提高哈萨克语句法分析的准确率,为哈萨克语自然语言处理奠定良好基础,对基于转移的哈萨克语句法分析进行研究,采用改进后的基于转移的方法对句法树进行处理,即中序遍历句法树的方法将句法树转换为动作序列。使用神经网络构建...
为了进一步提高哈萨克语句法分析的准确率,为哈萨克语自然语言处理奠定良好基础,对基于转移的哈萨克语句法分析进行研究,采用改进后的基于转移的方法对句法树进行处理,即中序遍历句法树的方法将句法树转换为动作序列。使用神经网络构建句法分析器框架,分别使用三个长短期记忆网络(LSTM)表示堆栈信息、缓冲区信息以及动作历史信息对模型进行训练,根据所得到的概率预测动作序列,从而得到句法分析的结果。改进后的转移方法得到的句法分析准确率为74.37%。
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关键词
句法分析
转移方法
长短期记忆网络(LSTM)
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职称材料
题名
基于转移的神经网络哈萨克语句法分析
被引量:
1
1
作者
白雅雯
古丽拉·阿东别克
机构
新疆大学
信息科学
与
工程学院
新疆大学
新疆
多
语
种信息技术实验室
新疆大学
国家语言
资源
监测
与
研究
少数民族
语言
中心
哈萨克语
和
柯尔克孜
语文
基地
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第24期159-163,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61363062)
文摘
为了进一步提高哈萨克语句法分析的准确率,为哈萨克语自然语言处理奠定良好基础,对基于转移的哈萨克语句法分析进行研究,采用改进后的基于转移的方法对句法树进行处理,即中序遍历句法树的方法将句法树转换为动作序列。使用神经网络构建句法分析器框架,分别使用三个长短期记忆网络(LSTM)表示堆栈信息、缓冲区信息以及动作历史信息对模型进行训练,根据所得到的概率预测动作序列,从而得到句法分析的结果。改进后的转移方法得到的句法分析准确率为74.37%。
关键词
句法分析
转移方法
长短期记忆网络(LSTM)
Keywords
parsing
transfer method
long short-term memory
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于转移的神经网络哈萨克语句法分析
白雅雯
古丽拉·阿东别克
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
1
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